近日，高德舆图通知其自主研发的交通视觉话语模子（TrafficVLM）完成要紧本领升级。该模子基于阿里通义Qwen架构打造，通过空间智能本领为驾驶者提供"天主视角"的导航体验，灵验破解传统导航中"只见树木不见丛林"的视线局限。
在复杂交通场景中，驾驶者常靠近信息分辨称的窘境。当车辆行驶至多车谈交织路口时，驾驶员时时只可不雅察到目下200米领域内的车流，却无法预判300米外匝谈汇入车辆可能激励的四百四病；在高速公路上，前线500米处因事故激励的"蝴蝶效应"拥挤，传统导航系统难以实时预警。这些局部视线截止，导致驾驶决策常滞后于内容路况变化。
升级后的TrafficVLM通过云霄实时运算，构建起三维交通态势感知网罗。该系统每分钟对全部20公里领域内的交通身分进行径态证明，可精确识别车辆变谈意图、拥挤传导场所等12类复杂场景。当监测到前线3公里处发生追尾事故时，模子能在90秒内完成事故定位、影响领域讨论，并生成包含变谈时机、救急车辆躲避等身分的导航决议。
系统始创的"时空折叠"可视化本领，使导航界面具备场景穿越才智。用户点击导航界面右下角的"全景视窗"，即可实时调取事故现场的4K级影像数据。通过深度学习算法对图像中车辆间距、刹车灯景色等300余个参数的证明，系统能准确规复拥挤点的空间结构，并在AR导航界面中标注最好通行旅途。这种从笔墨教唆到空间感知的跃迁，使驾驶者能直不雅领路"为何要变谈""何时该延缓"等决策依据。
伸开剩余35%本领团队清楚，TrafficVLM的执行数据来骄横德积蓄的500万小时交通影像，通过孪生仿真本领构建出掩盖200种典型路况的假造测试环境。模子在车辆轨迹讨论、多车交互等中枢想法上，准确率较上一代进步37%，荒谬是在"幽魂堵车"等非线性交通神气的预判中，展现出显贵上风。
在内容欺诈场景中，该系统已已矣多维度感知才智的冲破。当检测到前廓清段因施工导致车谈缩减时，TrafficVLM不仅能讨论拥挤长度，还能分析各车谈车辆密度变化，提倡驾驶者提前200米完成变谈。这种基于空间智能的决策因循，使复杂路况下的驾驶决策恶果进步40%以上。
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发布于：山东省